論文の概要: Modeling Human-AI Team Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02759v1
• Date: Sat, 8 Jan 2022 04:23:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 16:48:27.497109
• Title: Modeling Human-AI Team Decision Making
• Title（参考訳）: 人間-AIチーム決定のモデル化
• Authors: Wei Ye, Francesco Bullo, Noah Friedkin, Ambuj K Singh
• Abstract要約: 我々は、不完全なAIエージェントが支援する一連の人間のグループに、知的な問題を提示する。 あるグループの目標は、グループのメンバーとその利用可能なAIエージェントの相対的な専門知識を評価することだった。 本研究では,人間-AIグループの行動予測における,予測理論,影響力学,ベイズ学習の社会的認知的構成要素の価値を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.368767225297585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: AI and humans bring complementary skills to group deliberations. Modeling this group decision making is especially challenging when the deliberations include an element of risk and an exploration-exploitation process of appraising the capabilities of the human and AI agents. To investigate this question, we presented a sequence of intellective issues to a set of human groups aided by imperfect AI agents. A group's goal was to appraise the relative expertise of the group's members and its available AI agents, evaluate the risks associated with different actions, and maximize the overall reward by reaching consensus. We propose and empirically validate models of human-AI team decision making under such uncertain circumstances, and show the value of socio-cognitive constructs of prospect theory, influence dynamics, and Bayesian learning in predicting the behavior of human-AI groups.
• Abstract（参考訳）: AIと人間は、グループの審議に補完的なスキルをもたらす。 このグループ意思決定のモデリングは、人間とaiエージェントの能力を評価するためのリスク要素と探索探索プロセスを含む場合、特に難しい。 そこで本研究では,不完全なaiエージェントが支援する集団に対して,一連の認知的課題を提示する。 グループの目的は、グループメンバーとその利用可能なAIエージェントの相対的な専門知識を評価し、異なるアクションに関連するリスクを評価し、合意に達することで全体的な報酬を最大化することである。 このような不確実な状況下での人間-AIチーム決定のモデルの提案と実証的検証を行い、人-AIグループの行動予測における確率論、影響力学、ベイズ学習の社会的認知的構成要素の価値を示す。

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